Assessing the Performance of Prognostic Scores in Patients with Spinal Metastases from Lung Cancer Undergoing Non-surgical Treatment
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
STUDY DESIGN: Retrospective study. PURPOSE: The purpose of this study was to see how well the Tomita score, revised Tokuhashi score, modified Bauer score, Van der Linden score, classic Skeletal Oncology Research Group (SORG) algorithm, SORG nomogram, and New England Spinal Metastasis Score (NESMS) predicted 3-month, 6-month, and 1-year survival of non-surgical lung cancer spinal metastases. OVERVIEW OF LITERATURE: There has been no study assessing the performance of prognostic scores for non-surgical lung cancer spinal metastases. METHODS: Data analysis was carried out to identify the variables that had a significant impact on survival. For all patients with spinal metastasis from lung cancer who received non-surgical treatment, the Tomita score, revised Tokuhashi score, modified Bauer score, Van der Linden score, classic SORG algorithm, SORG nomogram, and NESMS were calculated. The performance of the scoring systems was assessed by using receiver operating characteristic (ROC) curves at 3 months, 6 months, and 12 months. The predictive accuracy of the scoring systems was quantified using the area under the ROC curve (AUC). RESULTS: A total of 127 patients are included in the present study. The median survival of the population study was 5.3 months (95% confidence interval [CI], 3.7-9.6 months). Low hemoglobin was associated with shorter survival (hazard ratio [HR], 1.49; 95% CI, 1.00-2.23; p =0.049), while targeted therapy after spinal metastasis was associated with longer survival (HR, 0.34; 95% CI, 0.21-0.51; p <0.001). In the multivariate analysis, targeted therapy was independently associated with longer survival (HR, 0.3; 95% CI, 0.17-0.5; p <0.001). The AUC of the time-dependent ROC curves for the above prognostic scores revealed all of them performed poorly (AUC <0.7). CONCLUSIONS: The seven scoring systems investigated are ineffective at predicting survival in patients with spinal metastasis from lung cancer who are treated non-surgically.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle